【模式识别】最小风险贝叶斯决策

贝叶斯公式 如果每一类在空间中互不相交，有清晰的决策边界，那么就没有必要用贝叶斯方法了。这种叫做确定统计分类。 如果这些类相互之间有重合，新的样本的特征落到一个重合区域，那么就要判断该样本属于某一类的概率。从而通过最小风险或最小错误率的公式来计算具体属于哪一类。这种叫做不确定统计分类。 我们的训练数据是样本特征和样本标签。所以我们已知的是属于某一类的样本具有的特征。即知道某一类样本的统计分布特性。

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